Ngọc Yến
Writer
Một công cụ đột phá vừa được giới thiệu có thể dự đoán chính xác hiệu quả của thuốc hạ huyết áp – bước tiến giúp bác sĩ thoát khỏi phương pháp điều trị kiểu “thử rồi sai” vốn kéo dài hàng thập kỷ.
Được phát triển bởi Viện Sức khỏe Toàn cầu George (TGI) tại Úc, công cụ này, gọi là “máy tính hiệu quả điều trị huyết áp”, được xây dựng dựa trên dữ liệu của gần 500 thử nghiệm lâm sàng với hơn 100.000 người tham gia trên toàn thế giới. Nhờ vậy, nó có thể ước tính mức giảm huyết áp (tính bằng mmHg) mà một phác đồ điều trị cụ thể sẽ mang lại.
Từ “điều trị theo cảm tính” sang “điều trị có kế hoạch”
Tăng huyết áp là nguyên nhân gây ra khoảng 10 triệu ca tử vong mỗi năm, ảnh hưởng đến hơn 1,3 tỷ người trên toàn cầu. Tuy nhiên, chưa đến 20% trong số đó kiểm soát được bệnh.
Theo thống kê, mỗi khi huyết áp tâm thu giảm 1 mmHg, nguy cơ đột quỵ và đau tim giảm khoảng 2%. Vấn đề là trong thực tế, với hàng chục loại thuốc và vô số cách kết hợp, bác sĩ vẫn đang “thử thuốc theo cảm tính”, thay vì dựa vào dữ liệu.
Các phác đồ khởi đầu truyền thống chỉ giảm được trung bình 8–9 mmHg, trong khi nhiều bệnh nhân cần giảm 15–30 mmHg để đạt mức an toàn. Thêm vào đó, huyết áp thường dao động mạnh, khiến việc đánh giá hiệu quả thuốc càng khó khăn.
Cách hoạt động của “máy tính huyết áp”
Công cụ mới của TGI phân loại các phác đồ điều trị thành ba mức: “thấp”, “trung bình” và “cao”, dựa trên cường độ hạ huyết áp thực tế.
Cách tiếp cận này đảo ngược hoàn toàn quy trình truyền thống:
Không còn “bắt đầu từ liều thấp rồi tăng dần”, mà là xác định mục tiêu trước, sau đó chọn ngay phác đồ phù hợp với mức giảm cần đạt.
Nói cách khác, thay vì “thử thuốc xem có hiệu quả không”, bác sĩ giờ đây có thể tính trước hiệu quả, rồi điều chỉnh kế hoạch điều trị sao cho tối ưu ngay từ đầu.
Nếu tỷ lệ kiểm soát tăng huyết áp toàn cầu tăng từ dưới 20% lên 50%, hàng triệu sinh mạng có thể được cứu mỗi năm. Công cụ mới này với cách tiếp cận dựa trên dữ liệu và mô hình dự báo được kỳ vọng sẽ là bước ngoặt trong điều trị tăng huyết áp, đưa y học tiến gần hơn đến thời đại “cá nhân hóa điều trị bằng tính toán” thay vì cảm tính.
Nguồn: Scitech Daily và The George Institute for Global Health (Australia)
Được phát triển bởi Viện Sức khỏe Toàn cầu George (TGI) tại Úc, công cụ này, gọi là “máy tính hiệu quả điều trị huyết áp”, được xây dựng dựa trên dữ liệu của gần 500 thử nghiệm lâm sàng với hơn 100.000 người tham gia trên toàn thế giới. Nhờ vậy, nó có thể ước tính mức giảm huyết áp (tính bằng mmHg) mà một phác đồ điều trị cụ thể sẽ mang lại.
Từ “điều trị theo cảm tính” sang “điều trị có kế hoạch”
Tăng huyết áp là nguyên nhân gây ra khoảng 10 triệu ca tử vong mỗi năm, ảnh hưởng đến hơn 1,3 tỷ người trên toàn cầu. Tuy nhiên, chưa đến 20% trong số đó kiểm soát được bệnh.
Theo thống kê, mỗi khi huyết áp tâm thu giảm 1 mmHg, nguy cơ đột quỵ và đau tim giảm khoảng 2%. Vấn đề là trong thực tế, với hàng chục loại thuốc và vô số cách kết hợp, bác sĩ vẫn đang “thử thuốc theo cảm tính”, thay vì dựa vào dữ liệu.
Các phác đồ khởi đầu truyền thống chỉ giảm được trung bình 8–9 mmHg, trong khi nhiều bệnh nhân cần giảm 15–30 mmHg để đạt mức an toàn. Thêm vào đó, huyết áp thường dao động mạnh, khiến việc đánh giá hiệu quả thuốc càng khó khăn.
Cách hoạt động của “máy tính huyết áp”
Công cụ mới của TGI phân loại các phác đồ điều trị thành ba mức: “thấp”, “trung bình” và “cao”, dựa trên cường độ hạ huyết áp thực tế.
Cách tiếp cận này đảo ngược hoàn toàn quy trình truyền thống:
Không còn “bắt đầu từ liều thấp rồi tăng dần”, mà là xác định mục tiêu trước, sau đó chọn ngay phác đồ phù hợp với mức giảm cần đạt.
Nói cách khác, thay vì “thử thuốc xem có hiệu quả không”, bác sĩ giờ đây có thể tính trước hiệu quả, rồi điều chỉnh kế hoạch điều trị sao cho tối ưu ngay từ đầu.
Nếu tỷ lệ kiểm soát tăng huyết áp toàn cầu tăng từ dưới 20% lên 50%, hàng triệu sinh mạng có thể được cứu mỗi năm. Công cụ mới này với cách tiếp cận dựa trên dữ liệu và mô hình dự báo được kỳ vọng sẽ là bước ngoặt trong điều trị tăng huyết áp, đưa y học tiến gần hơn đến thời đại “cá nhân hóa điều trị bằng tính toán” thay vì cảm tính.
Nguồn: Scitech Daily và The George Institute for Global Health (Australia)
